《深度学习技术与应用》_20_卷积与卷积核
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《深度学习技术与应用》_12_误差反向传播
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《深度学习技术与应用》_05_图像分类之 KNN 算法
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深度学习技术与应用_25_预训练模型_02
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65. 使用 KNN 算法完成图像分类（实战）
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59. 分类
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使用预训练模型
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23. 词法分析
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69. 强化学习概述
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86. ResNet
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草履虫都能学会的花卉图像识别！研一、研二必学！基于Pytorch框架的花卉图像识别模型实战，原理详解+项目实战，看完就能跑通！-人工智能/计算机视觉/深度学习-
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83. AlexNet
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78. 深度人工神经网络
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使用特征提取进行图像分类
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84. VGG网络
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40. 框架表示法
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36. 知识与知识表示概述
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55. 遗传算法概述
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【深度学习零基础篇】从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络！
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51. 盲目搜索
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89. 卷积神经网络_图像分类（实战）
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深度学习技术与应用_24_数据增强
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使用微调模型进行图像分类
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29. 问答系统
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《深度学习技术与应用》_19_全连接神经网络图像分类_PyTorch
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33. 语音合成
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44. 典型专家系统
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57. 机器学习概述
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76. 全连接神经网络_灰度图像分类（实战）
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《深度学习技术与应用》_01_深度学习概述
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《深度学习技术与应用》_10_神经网络的编程实现（第3部分）
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45. 知识图谱概述
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06. 人工智能的复苏期
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28. 基于语料库的机器翻译技术
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《深度学习技术与应用》_11_神经网络的学习（第1部分）
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深度学习技术与应用_22_代表性卷积神经网络（第1部分）
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《深度学习技术与应用》_13_梯度下降算法（第2部分）
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《深度学习技术与应用》_15_批标准化
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10. 行为主义学派
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【附源码+数据集】手把手教你基于PyTorch框架构建CNN卷积神经网络花卉图像识别模型实战，原理详解+项目实战，看完就能跑通！毕设/课设/深度学习/神经网络
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17. Marr 视觉计算理论